2026年数据科学能力测试数据清洗与预处理实操案例分析题

2026年数据科学能力测试数据清洗与预处理实操案例分析题第一部分：数据清洗与预处理基础案例（共3题，每题10分）题目1（5分）：缺失值处理策略选择某电商平台2023年11月用户行为数据中，部分用户的“购买金额”和“浏览时长”字段存在缺失值。假设数据来自中国华东地区，用户群体以年轻白领为主，数据总量约5万条。请分析以下缺失值处理策略的适用性，并选择最优方案，说明理由。A.删除含有缺失值的样本B.填充均值C.填充中位数D.基于KNN算法填充E.基于回归模型预测填充题目2（5分）：异常值检测与处理某金融机构提供2024年第一季度信用卡交易数据，包含“交易金额”、“交易时间”、“消费地点”等字段。数据中存在部分极端异常值，如单笔交易金额超10万元。请设计异常值检测方法，并说明处理异常值的合理性。题目3（10分）：数据格式统一与标准化某共享单车公司收集2023年全年的用户骑行数据，字段包括“出发时间”（格式不一，如"14:30"、"3:45PM"、"15:30:00"）、“骑行距离”（单位不统一，如"5km"、"5000m"、"8.5公里"）。请提出数据清洗步骤，确保所有时间字段和距离字段格式统一。第二部分：行业特定数据清洗案例（共4题，每题10分）题目4（10分）：医疗数据分析清洗某三甲医院收集了2024年1月-3月的门诊电子病历数据，包含“年龄”（部分为文本如"45岁"）、“诊断结果”（编码与中文混杂）、“血压”（单位不统一，如"120/80mmHg"、"75/45"）。请设计清洗方案，确保数据可用于后续疾病风险评估模型。题目5（10分）：金融风控数据预处理某银行提供2025年第一季度信用贷款申请数据，包含“收入证明”（PDF/Word格式）、“负债率”（部分缺失）、“征信报告”（部分字段为空白）。请说明如何处理这些非结构化及缺失数据，并设计数据预处理流程。题目6（10分）：电商用户行为数据清洗某跨境电商平台2023年Q4数据中，“用户来源”（渠道名称混乱，如"微信-公众号"、"App-首页"、"搜索引擎"）、“购买品类”（多级分类嵌套）需标准化。请设计映射规则，确保分类字段统一。题目7（10分）：智慧城市交通数据清洗某城市交通管理局提供2024年实时车流量数据，包含“GPS坐标”（部分格式错误）、“车速”（单位不一致，如"60km/h"、"16.67m/s"）、“拥堵指数”（部分为文本描述）。请提出清洗方案，确保数据可用于交通流量预测模型。第三部分：综合应用案例（共3题，每题15分）题目8（15分）：多源数据整合清洗某零售企业需整合2023年全年的POS销售数据（格式规范）与线上商城订单数据（部分字段缺失，如用户地址）。数据中存在重复订单（订单号相同但金额不同），且部分商品编码在不同系统中不一致。请设计数据清洗与整合方案，确保数据一致性。题目9（15分）：时间序列数据预处理某能源公司提供2024年每日光伏发电量数据，包含“发电量”（单位为kWh）、“天气状况”（文本描述如"晴"、"多云"）、“传感器故障标记”（部分缺失）。请说明如何处理缺失值、异常值，并标准化时间字段。题目10（15分）：文本数据预处理某在线教育平台收集了2025年春季课程用户评价数据，包含“评分”（1-5星）、“评价内容”（含HTML标签、特殊符号）。请设计文本清洗流程，包括分词、停用词过滤、情感极性标注（正面/负面/中性）。答案与解析第一部分：数据清洗与预处理基础案例题目1（5分）：最优方案：C.填充中位数。理由：-中国华东地区年轻白领收入分布可能存在偏态，中位数比均值更能代表典型值。-均值易受极端值影响，而中位数对异常值不敏感。-KNN和回归填充计算复杂，适合少量缺失但本题未说明比例，优先选择简单高效方法。题目2（5分）：检测方法：1.箱线图法：可视化检测交易金额异常值。2.Z-score法：计算交易金额偏离均值的倍数，阈值设为3。处理合理性：-信用卡单笔10万元属极端情况，可能是录入错误或真实大额交易。-若为错误需修正或删除；若真实需保留并标注，避免影响风控模型。题目3（10分）：清洗步骤：1.时间字段：-统一转换为"HH:MM"格式（如"14:30"、"15:30"）。-使用正则表达式匹配并转换非标准格式（如"3:45PM"→"15:45"）。2.距离字段：-统一为"米"，转换规则："Xkm"→"X1000"、"X.5公里"→"X.51000"。-异常值（如负数）需校验并修正。第二部分：行业特定数据清洗案例题目4（10分）：清洗方案：1.年龄：正则提取数字，单位统一为"整数岁"。2.诊断结果：-编码与中文清洗后映射为统一格式（如ICD-10编码）。3.血压：转换为"收缩压/舒张压"格式，缺失值用均值填充（需标注）。题目5（10分）：处理流程：1.非结构化数据：-收入证明转为PDF抽取文本，Word转为纯文本。2.缺失数据：-负债率用中位数填充（金融场景适用）。-征信报告缺失可能需删除样本（影响模型完整性）。题目6（10分）：映射规则：-来源："微信-公众号"→"微信"，"App-首页"→"App"。-品类：层级分类转为树状结构（如"3级分类|2级分类|1级分类"）。题目7（10分）：清洗方案：1.GPS坐标：校验格式（经度-纬度），错误值用KNN填充。2.车速：统一为"km/h"，异常值用均值替换。3.拥堵指数：文本描述转为数值（如"轻度拥堵"→2）。第三部分：综合应用案例题目8（15分）：整合方案：1.重复订单：-根据订单号和金额差异判断重复，保留金额最大者。2.编码不一致：-建立新旧编码映射表，用Python的pandas.merge完成对齐。3.缺失值：-用户地址用众数填充（符合电商场景）。题目9（15分）：预处理流程：1.缺失值：-天气状况用模式填充（如"晴"占比最高）。2.异常值：-发电量用3σ原则检测，异常值用前后值插值。3.时间字段：-统一为"YYYY-MM-DDHH:MM:SS"格式。题目1